Según Mordor Intelligence, el tamaño del mercado de Business Analytics en el mundo está valorado en 81,46 mil millones de dólares y se espera que alcance los 130,95 mil millones de dólares en los próximos cinco años, siendo el mercado de Asia Pacífico el de mayor y más rápido crecimiento.
Es así como en Chile y Latinoamérica el uso de Business Analytics ha estado en constante crecimiento, impulsado en gran parte por la transformación digital de los últimos años.
En general, las empresas están cada vez más conscientes del valor de los datos para tomar decisiones estratégicas y mejorar su competitividad, pero hay diferencias notables en el nivel de adopción y madurez entre distintos sectores y tamaños de empresas.
Sin duda, cada vez más empresas están viendo el valor de incorporar Business Analytics, aunque muchas aún lo perciben como algo exclusivo para grandes compañías.
Si bien el acceso a estas herramientas ha crecido, todavía queda camino por recorrer para que se integren completamente en el día a día de las pymes, que aún confían en métodos más tradicionales para tomar decisiones.
En efecto, las empresas grandes y multinacionales suelen contar con un mayor grado de madurez en Business Analytics, utilizando herramientas avanzadas como análisis predictivo, Big Data y Machine Learning para optimizar sus operaciones, entender mejor a sus clientes, personalizar productos y gestionar riesgos.
En cambio, aunque muchas pymes han comenzado a implementar herramientas de analítica, en general su nivel de adopción es más bajo debido al costo de estas herramientas y a la falta de personal capacitado para interpretar y aplicar las soluciones.
La Inteligencia Artificial está revolucionando el Business Analytics al hacer que el análisis de datos sea más preciso, rápido y accesible. Gracias a la IA, las empresas pueden automatizar procesos, identificar patrones complejos y realizar predicciones con mayor precisión y en tiempo real, lo que permite tomar decisiones ágiles y fundamentadas.
Este avance también ha impulsado el análisis predictivo y el procesamiento de grandes volúmenes de datos, mejorando significativamente la capacidad de las empresas para generar insights detallados y tomar mejores decisiones.
Aunque estos cambios puedan sonar desafiantes, es importante no temerles. No debemos ver la tecnología como una amenaza, sino como una oportunidad para optimizar procesos y mejorar resultados.
Al adoptar estas herramientas y usarlas a nuestro favor, estamos empoderando a nuestras empresas para ser más competitivas y ágiles en un mercado en constante cambio.
En el presente, la IA permite predecir comportamientos de clientes, optimizar inventarios y personalizar productos. Con los modelos de Machine Learning, las empresas pueden anticiparse a problemas operativos y reducir riesgos.
A futuro, se espera que la IA se integre aún más en herramientas de Business Analytics, haciendo posible un análisis cada vez más autónomo y prescriptivo. Además, con la IA generativa, se abrirán nuevas posibilidades para crear escenarios de negocio y proyectar estrategias.
Esto llevará a que las soluciones de IA sean cada vez más accesibles para empresas de todos los tamaños y sectores, permitiéndoles anticipar, adaptarse y, sobre todo, crecer.
Por lo mismo, uno de los principales desafíos es la brecha de habilidades digitales, con una demanda creciente de profesionales capacitados en Business Analytics y ciencias de datos que limita la adopción efectiva de estas tecnologías.
Además, algunas empresas enfrentan dificultades para integrar sus datos en sistemas de análisis, debido a problemas de infraestructura o a la resistencia cultural al cambio.
Si bien el sector privado ha avanzado con rapidez, el sector público también comienza a ver en la analítica de datos una herramienta clave para mejorar eficiencia y transparencia, aunque su adopción ha sido más lenta.
La tendencia futura indica que la adopción de Business Analytics seguirá creciendo, especialmente con un enfoque en soluciones accesibles para pymes y en una mayor capacitación laboral.
Con la aparición de plataformas y soluciones SaaS más accesibles, muchas empresas tendrán un camino más claro para implementar Business Analytics sin requerir grandes inversiones iniciales.
Gracias a soluciones en la nube y modelos de suscripción, estas herramientas son cada vez más accesibles, ayudando a las empresas a tomar decisiones más informadas basadas en datos.
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